私たちは身近な生活においても“AIの利便性”を感じて、
知らず知らずのうちに利用しています。
たとえば、コンビニエンスストアでは、お客様のために欠品がしないよう、売れ残って廃棄処分にしないよう、私たちの購買行動の履歴データを活用しています。
過去の同時期の売上実績、天候・温度による売れ行き予測をビック―データからAIが分析してくれます。

私は、アマゾンから本を買って「手頃な価格の中古が見つかってよかった…。」とひそかな喜びに慕っています。
すると「あなたが選んだ本を読む人は、こんな本も読んでいます」とAIが関連書籍を紹介するではないですか。
ついつい、アマゾンの術中にはまってさらに、買ってしまうのです。
はて、図書館に行けば、昔、私の読書志向、何に役立てたいのかなどの要望を話せば、たちどころに「こんなジャンル、こいいう本を読むといいかもね」などとすすめてくれる“スーパー図書館司書”のお兄さんやお姉さんがいて、あこがれたものです。
いまや、“スーパー図書館司書”とのコミュニケーションがなくとも、PCやタブレットから気軽に検索すると、AIが私たちの「思索力」に関与するのです。
私たちは大学の講義や読書、人間同士でふれあいながら、考え抜いて、行動しながら新しい目的・価値観を生み出して、獲得しようとします。ＡＩに委ねれば何も考えなくても「最良と思われる策」を立ててくれて、それに従って生きていくこともできるんじゃないと考えることもできます。「これからの世の中は、どうなるのかな！？」と考えてしまいますね。

●「自分は何者？」…
・私はサッカーが活発な地域である静岡県内で生まれ育ちました。
　3歳から現在までサッカーに熱中しました。

・高校では中心選手となり、サッカー強豪のひしめく静岡で、県大会ベスト32まで進出しました。

・大学では、東京に上京して7人制サッカーチームを結成して、楽しんでいます。思い起こせば、自分の成長は、サッカーを通じて「いかに勝利に導くのか」考えることから進化していきました。
勝利に向けて、自分の役割の追求、チームワーク、目的・目標を立てる、チームに戦略・戦術を浸透するにはどうするか？など、
試行錯誤の中で自分の人間性の「人柄」「信念」をつくられていった。
「深い考え」と「行動力」が生まれていきました。

●「自分は何をしたいのか」…
・静岡は、南海トラフ地震が起きた場合、大きな損害を出すといわれています。
・地元の小・中学校時代から、防災教育に力を入れていました。
・私は大学では、防災のため、地球温暖化と異常気象の関係について研究しようと志しました。
社会の一員として、防災・減災するためには、どうすべきか研究に没頭しました。

●「コロナ禍で、VUCAの時代にいかに生きるべきか・働くべきか、考え抜いた」
・外出できず自宅で「自分は何のために仕事するのか」できることを考えました。

・読書とオンライン学習してみようとチャレンジました。

・未来予測書に熱中した。とくに、ホモ・デウス 著『 テクノロジーとサピエンスの未来』を読んで、刺激的な面白さに触れた。

・DX時代に向けて、デジタル教育をうけてみようと考えた。
　HTML/CSS、Ruby、PHPなどプログラミング学習を自宅で行った。
『 テクノロジーとサピエンスの未来』では、人類は幸福と不死を求めて文明をつくり科学技術を発展させてきたことからひも解く。
AIによるデータの解析によって、あらゆることが決定されて、人間の意志に関与する必要さえなくなっていく。
さらに大半の労働はAIとロボットに代替されて働く必要がなくなっていく。
そうなれば、人間の「価値観」はどうなるのか？というテーマである。
私は自らの意志で、人々の立場にたってDXはどうあるべきか、どう生活や労豪環境を変えていくのか、IT業界で追求したくなった。

●サッカーで養った監督・仲間との対話から生まれた「誠実」なサッカーを心がける。「何が正しいのか」追求しながらプレーして、誤った判断があれば素直に謝った。とことん対話を図って、人の意見を素直に聞くようになった。

●大学研究では、都市の気候変動問題について、メカニズムや気候変動の悪影響を緩和するための方策を発表した。
そこから、どうすれば人々を救えるのか、デジタル技術を使える防災プラットフォームを構想・具体化して「変革」を唱えた。

●7人制サッカーで、メンバーの「多様性」を尊重しながら、仲間とは「公平」に「フェア」な態度でつき合った。
皆と意思疎通を図り「チャレンジ」して、最後までやり遂げる「意志力」を出すことができた。そこから「信頼関係」を築くことができた。

●あなたがIBMで成し遂げたいことについて、希望する職種を選んだ理由を含め、具体的に記述してください。500字
＜結論＞
私は貴社で「災害対策エコ・システム」を構築し、国民が安心して暮らせる生活を実現します。そのためGBSのITスペシャリストとして、変革に必要なデジタル力・コンサルティング力を鍛え、お客様や社会の課題解決に貢献します。
＜理由＞
その理由は地元静岡県では東海沖地震への備えから、小学生から津波訓練や災害教育を熱心に行ってきたからです。また近年は大型台風による土砂災害で、高齢者の避難支援が即座に対応できません。そこで人命を守るためIoT・ビックデータ・AI・ドローン等を駆使して防災プラットフォームを構築して全国に普及したいです。
＜具体例＞
具体的には１）事前対策―津波浸水・避難シミュレーションにより都市計画・開発を改革する、２）探知―災害の兆候を見つけるため、インフラ設備にセンサーを設置して常時監視し、その検知したデータを分析して災害の兆候を見つける、３）減災対策―ドローンやAIによる自動音声技術を活用した避難誘導・情報提供システムで、子供から高齢者まで迅速な避難を可能にする、４）救援―SNSでの災害状況・避難状況の投稿をＡＩで自動的で選別して、速やかな救護を行います。
＜結び＞
これらのシステムを実現し、災害から国民の生命を守りたいです。

●あなたが他者と協業して何かを達成した経験について、具体的なエピソードとともに記述してください。500字
＜結論＞
それは大学２年次にサークルで〇〇〇〇（７人制サッカー）のリーグ戦に出場し、仲間に働きかけて首位のチームに勝利して一部残留ができたことです。
＜理由＞
私達は10チーム中5位以上になることを目標に１～３年生の12人でリーグ戦に挑みました。しかし、リーグ前半戦で連敗してしまい、1部残留争いに巻き込まれました。その原因は、お互いが意見をぶつけず、何が敗因を突き止めて共有できずにいたことだと考えました。
＜具体例＞
特に下級生が上級生に意見が言いづらい雰囲気を感じていたことからもリーダーシップ力が不足していました。そこで私は、サークル長のサポート役としてサークル長と話し合い、試合後に皆でご飯を食べに行くことやＬＩＮＥ会議で誰でも戦略・戦術を言い合える環境づくりで皆の距離を近づけるよう働きかけました。その結果、全員で同じ目標に向かって取り組むことで、リーグ後半戦では首位相手に勝つなど連勝して6位となり1部残留を決めました。
＜結び＞
この経験から、チームで成果を出すためには、一人残らず全員で意見を出し合い、否定することなく受け入れ、ものの本質を多面的・深堀思考して、素直な心をもって意思疎通を図ることの重要さを学びました。

●「あなたらしさ」が伝わるエピソードや経験を自由に記述ください。500字
＜結論＞
それは高校サッカー部の補欠時代に、自分の求められているプレーを理解し、想定練習を繰返し培ったことで、レギュラーとして出場できるようになったことです。
＜理由＞
私は高校２年の途中まで公式戦に絡めませんでした。それは、中学校まではFWやサイドハーフでプレーしてたが、高校の監督からボランチで起用され、自分に何が求められているのか、そのため私は、高校２年の補欠時代にじっくり試合を観察して、自分が求められているボランチの役割が何なのか考えました。
＜具体例＞
すると、私のチームは全体的にボールを手放すのが遅く、攻撃のリズムが生まれていないことに気づきました。そのため判断を早くすることで、チームで連携して的確にプレーできる私の長所を生かして、攻撃のリズムを作ることを心がけました。そして、瞬時に相手・自分のチームの選手個々の動き、能力を把握して、瞬時に空きスペースへ球を出して攻守の起点になれるよう、様々な想定練習を繰返し培ってきました。
＜結び＞
その結果、ボランチとして静岡大会ベスト32に貢献することができました。社会人になっても、この多面的深堀思考力、粘り強さ、実行力を活かして主体的に取り組み、最後まで責任を持ってやり遂げます。

１．一度決めたら、やり遂げる強い思いと覚悟があるのか？

２．やり遂げるだけの就業能力
（心を整える力、人間性、思考・行動力、知識・技能）をバランスよく持っているか？　また、将来、能力を発揮できるだけの潜在的能力を持っているのか？

３．具体的（５W1H）に、論理的かつ共感性のある表現で、読む側に分かりやすく、納得してもらえる伝える力があるか？

４．その会社の企業理念、経営方針、社風に合った人間であるのか？

５．成果を出すため、信念（志・価値観・使命感）～目的・目標～戦略・戦術～PDCAの過程を通じて、多面的・深堀思考と本質究明思考ができるか？
　さらに、チームに働きかけて、実現できる行動力があるか？

＜リード文＞
日本経済新聞社は2022年10～11月に郵送で世論調査をした。日米同盟（総合2面きょうのことば）に関する質問で日本が果たすべき役割を「増やすべきだ」（49%）との回答が「増やすべきではない」（46%）を初めて上回った。ウクライナ侵攻や台湾有事リスクの高まりを受け、米国との連携強化とともに自立的な防衛力が必要との認識が高まったとみられる。（関連記事総合1面に）

＜引用＞
毎年秋に実施する郵送世論調査で日米同盟における日本の役割について聞くのは今回が3回目。20年の調査では役割拡大に肯定的な回答が41%で、反対の53%よりも低かった。21年の前回調査でそれぞれ46%、49%となり差が縮まっていた。
背景にはロシアによるウクライナ侵攻を目の当たりにしたことがある。日本が他国から攻撃される不安を感じるかという初めての質問で、不安を「感じる」は83%に上った。「感じない」は14%にとどまった。

内閣府が中長期の経済財政試算を示した。物価高対応の経済対策などで膨らんだ赤字は急減し、国・地方の基礎的財政収支（プライマリーバランス、PB）が2026年度に黒字に転じるとした。政策に必要な経費を、税収と税外収入だけで賄える状態のことだ。

歳出改革が進めば25年度の黒字化という財政健全化目標の達成も視野に入るという。だが、名目3%、実質2%程度と、実力をはるかに超す経済成長が前提だ。楽観を振りまくのは適切ではない。
財政の膨張は続く。新型コロナウイルス禍は峠を越えたが、ロシアのウクライナ侵攻の影響で世界的に物価高が広がった。政府は22年秋に電気・ガス料金の負担抑制策など、国・地方で39兆円の財政支出を伴う経済対策を決めた。

米中対立の激化などを受け、政府は向こう5年間の防衛関係支出を43兆円程度と現状の約1.5倍にする。歳出改革と税外収入、増税で財源を捻出する方針だが、増税の法的裏付けはこれからだ。
弱者支援や成長力強化に必要な財政資金を投じるのは当然だ。だが、近年は政府債務が国内総生産（GDP）の2倍を超す財政悪化への危機感が明らかに鈍った。
22年度のPBは50兆円弱の赤字となるが、高成長のシナリオでは好調な税収などを反映して25年度の赤字が1兆円台に減る。大盤振る舞いをしても、すぐに取り返せる。そんな甘い感覚をもたらす試算にどこまで意味があるのか。

日本経済の潜在成長率は現在、0%台半ばだ。同程度の低成長が前提の試算ならPBは赤字を脱せず、最終年度の32年度にかけて悪化する。現実味を帯びるのはこちらだと多くの人が思うはずだ。
インフレ退治へ米欧の金利引き上げが進み、日本の長期金利にも上昇圧力がかかる。利払い負担の増加は財政の対応余地を狭める。厳しい前提を置き、歳出入の抜本改革の必要性を訴えるべきだ。

自民党内で、国債を60年で全額返済するルールを変え、防衛費増額の財源に充てる考えが浮上している。発行残高の約1.6%を特別会計に繰り入れるとする法律を改め、返済期間の延長などで浮いた返済費用を使う発想だ。
だが、方法を変えても借金を返す義務は残る。借換債や新たな国債の発行が増えるだけで、安定財源とはとてもいえない。その場しのぎの理屈で、将来世代に負担をつけ回す対応は戒めるべきだ。

＜リード文＞
文章や画像を自動生成する次世代技術が、人工知能（AI）の主戦場になってきた。米マイクロソフトは23日、文章・画像の「生成AI」で最先端を走る米新興オープンAIに数十億ドルを追加投資すると発表した。AIが生む高度な文章や画像は仕事を効率化し、マーケティングやコンテンツ作成などの手法を一変させる可能性がある。
＜引用＞
オープンAIは2022年11月に高度な対話AI「ChatGPT（チャットGPT）」を公開し、世界で話題を集めた。人間が質問などを投げかけると、自動で文章を生成し巧みに返答する性能を備える。一般の人も手軽に試用でき、サム・アルトマン最高経営責任者（CEO）は公開から1週間ほどで「ユーザーが100万人を超えた」と明らかにした。

▼生成AI　自然な文章や精巧な画像をつくり出す人工知能（AI）の技術。2020年に登場した米オープンAIの「GPT-3」などをきっかけに関心が高まった。米グーグルや米メタなどテック企業が開発に力を入れ、日本でも画像やイラストを生成するアプリなどの利用が広がる。動画や音楽の作成への応用も期待される。市場の拡大が見込まれる半面、偽情報の生成など悪用の懸念も指摘されている。

＜リード文＞
厚生労働省は介護サービスの利用歴や状態の変化などを地方自治体や事業者、個人が共有できるシステムを整備する。事業者が個別に管理している情報を他の事業者も参照することで、データに基づく効率的なケアを広げるのが狙いだ。高齢化により介護などの社会保障費は膨張が続く。デジタル化を進め、給付の抑制と質の向上をともに進めることが欠かせない。

＜リード文＞
長期的な視点で優秀な人材の採用を後押しするスタートアップのサービスが広がってきた。日立製作所出身者が立ち上げたXAION DATA（ザイオンデータ、東京・渋谷）はSNS（交流サイト）情報を基にデータベースを構築し、人材を検索できるサービスを近く始める。エンジニアなどの獲得競争が激化するなか、転職市場に出ていない「予備軍」との接点を探る需要に応える。

＜引用＞
ザイオンデータは日立のエンジニアだった佐藤泰秀代表が中心となって2020年に設立した。インターネット上の公開情報を人工知能（AI）システムで解析し、必要なデータだけを抽出する特許技術を持つ。
システムを使ってビジネス向けのリンクトインやフェイスブックといったSNSを調べ、氏名、生年月日、職歴、経験スキル、連絡先などを収集。企業の人事異動などの開示情報を組み合わせ、250万人以上のデータベースを構築した。このサービスでは人材の紹介や仲介はせず、データベースの利用料として月10万～15万円を受け取る。

利用企業は「DX（デジタルトランスフォーメーション）」や「宇宙ビジネス」といったキーワードを入力すると、関連情報を公開している人材を検索できる。個別にSNSで探して連絡を取る場合に比べ、一連の作業にかかる時間を6割ほど削減する。
公開情報を基にシステムで幅広く人材を探し、効率的な採用を目指す手法は「ソーシャル・リクルーティング・オートメーション」と呼ばれる。米国などで流行しているといい、佐藤代表は「いずれは日本でも主流になる」とみる。（湯浅太周）